sql 累计（sql 累计求和）

1. SQL怎么按时间汇总累计金额
2. flinksql 累积窗口和group by区别

SQL怎么按时间汇总累计金额

select日期,sum(金额)金额from表名groupby日期

flinksql 累积窗口和group by区别

用途不同，flinksql 累积窗口和group by区别时间用途不同，

一、sql语句中的groupby是：GROUP BY 语句用于结合合计函数，根据一个或多个列对结果集进行分组。二、sql语句group by的高级语法：

1、写上一个创建表的 sql语句. 当然,我们也可以用设计图创建；

2、select * from student，我们输入一条查询语句,显示出我们刚刚插入的所有数据；

3、select stuname,COUNT(*) from student group by stuname。从上面的结果我们不难看出，我们根据

累积窗口和group by在Flink SQL中有着不同的功能和用途。
1. 累积窗口（Tumbling Window）：累积窗口是一种根据固定大小的时间或数据数量来划分数据的窗口。它以固定的间隔对数据进行分组和聚合，然后输出结果。累积窗口可以用于计算每个窗口内的聚合结果，例如计算每小时的销售额，每天的用户新增量等。累积窗口使用的语法是`WITH TUMBLE`。
2. Group By：Group By是一种用于对数据按照指定的字段进行分组的操作。它将数据按照指定的字段值进行分组，然后对每个分组进行聚合操作（例如计算总和、平均值等），并输出结果。Group By可以用于计算每个分组下的聚合结果，例如计算不同地区的销售总额，各个类别的库存数量等。Group By使用的语法是`GROUP BY`。
总的来说，累积窗口是一种按照固定大小的时间或数据数量来划分数据并对每个窗口进行聚合的方式，而Group By是一种按照指定字段的值对数据进行分组，并对每个分组进行聚合的操作。两者的核心区别在于窗口的划分方式和聚合的粒度。

累积窗口和group by在Flink SQL中有一些区别。累积窗口是一种特殊类型的窗口，它会将窗口内的所有数据累积起来，并在窗口结束时输出。

这意味着在累积窗口中，可以对窗口内的数据进行聚合操作，而不仅仅是按照某个字段进行分组。

相比之下，group by是一种常见的分组操作，它将数据按照指定的字段进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

因此，累积窗口可以看作是一种更加灵活和细粒度的聚合方式，而group by则更适合对数据进行分组和汇总。

Flink SQL是基于Apache Flink的SQL查询语言，用于处理流式数据和批处理数据。在Flink SQL中，累积窗口和GROUP BY有以下区别：
1. 窗口类型：累积窗口是一种特殊的窗口类型，它不会根据时间或者事件数量主动触发计算，而是在满足一定条件后才会计算结果。GROUP BY则是根据指定的字段对数据进行分组。
2. 计算方式：累积窗口将窗口内所有数据累积起来，并在窗口触发时计算累积的结果。而GROUP BY会将数据按照指定的字段进行分组，并在每个分组内计算结果。
3. 结果粒度：累积窗口的结果包含了窗口内所有数据的累积结果，而GROUP BY的结果只包含每个分组的计算结果。
4. 触发方式：累积窗口需要在指定的条件下触发计算，例如满足一定的时间范围或者窗口内达到一定数量的事件。而GROUP BY会在每个分组的数据到达时触发计算。
总体而言，累积窗口适合需要累积计算结果的场景，而GROUP BY适合对数据进行分组并计算分组结果的场景。

到此，以上就是小编对于sql 累计求和的问题就介绍到这了，希望介绍的2点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。